基于智能信息處理的煤礦瓦斯動態(tài)預(yù)測研究.pdf

1、煤炭資源是重要的戰(zhàn)略物資能源，其在國民經(jīng)濟發(fā)展中起到關(guān)鍵作用。在煤炭開采過程中，瓦斯災(zāi)害是十分常見的事故，造成了大量的人員傷亡和經(jīng)濟財產(chǎn)損失。為了提高瓦斯安全預(yù)測水平和降低瓦斯危害，瓦斯動態(tài)智能預(yù)測方法和模型的研究是十分必要的；基于此，主要目標是研究出適應(yīng)度和預(yù)測精度更好的瓦斯動態(tài)預(yù)測方法。針對我國瓦斯災(zāi)害的高瓦斯涌出、瓦斯爆炸、煤與瓦斯突出等顯著特點，結(jié)合智能信息處理技術(shù)，對瓦斯涌出量、瓦斯?jié)舛?、煤與瓦斯突出等方面的預(yù)測及分析方法進行

2、了深入研究。研究主要包括以下幾個方面的內(nèi)容：
　　1）分析了國內(nèi)外瓦斯動態(tài)預(yù)測方法，討論了瓦斯涌出量和瓦斯?jié)舛鹊挠绊懸蛩?、煤與瓦斯突出機理及影響因素，確定了研究對象的預(yù)測方法分為數(shù)值計算和分類計算兩個方向。通過分析瓦斯動態(tài)的不同特征，進一步拓展到展開數(shù)值計算預(yù)測算法、分類計算預(yù)測算法、信息生成算法和瓦斯動態(tài)預(yù)測模型研究。
　　2）提出了對立度數(shù)值計算（OD-NC）算法和對立度分類計算（OD-CC）算法。對立度相關(guān)算法基于語義

3、對立度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、聚類分析等智能信息處理的相關(guān)概念和理論。OD-NC算法和OD-CC算法能夠分別進行煤礦瓦斯動態(tài)的數(shù)值預(yù)測和分類預(yù)測。
　　3）提出了信息生成（IG）算法。算法分為兩個模板，即數(shù)值計算句型模板（NCST）和分類計算句型模板（CCST）；不同的句型模板可以生成不同的信息。IG算法可以和對立度相關(guān)算法進行對接，也可以和系統(tǒng)模型結(jié)合，并最終能生成相關(guān)信息。此外，IG算法還可以對部分瓦斯數(shù)據(jù)進行安全分析。

4、　　4）研究了對立度相關(guān)算法和信息生成算法在瓦斯動態(tài)預(yù)測中的應(yīng)用。研究包括：基于OD-NC和IG的瓦斯涌出量及瓦斯?jié)舛阮A(yù)測，基于OD-CC和IG的煤與瓦斯突出及瓦斯安全狀態(tài)預(yù)測；其中，瓦斯安全狀態(tài)預(yù)測和瓦斯涌出量、瓦斯?jié)舛?、煤與瓦斯突出關(guān)系密切，其預(yù)測也是對算法預(yù)測和性能分析進行驗證的重要手段。通過對比不同的智能算法預(yù)測的結(jié)果，驗證了對立度相關(guān)算法在工程實例中的可行性和有效性；通過專家打分的方法，說明了信息生成算法在瓦斯預(yù)測中的評價效果

5、。
　　5）采用ASP.NET+C＃+Access2007實現(xiàn)了智能瓦斯預(yù)測模型。該模型結(jié)合安徽淮北礦業(yè)集團渦北煤礦的實際情況，基于對立度數(shù)值計算算法、信息生成算法的內(nèi)容，并初步分析了其工作面風巷的瓦斯?jié)舛鹊陌踩珷顟B(tài)，與實際情況一致。因此，經(jīng)過實例驗證，進一步證明了該算法及模型的可靠性和智能性。
　　總之，對立度數(shù)值計算算法、對立度分類計算算法的泛化能力和適應(yīng)度較好、預(yù)測精度高；對立度相關(guān)算法和信息生成算法是可行且有效的。研